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鋼水質量通常根據終點命中率來判斷，但煉鋼過程影響因素眾多，機理分析難以準確預測終點溫度和含碳量，鑒于此，提出一種由數據驅動的多任務學習（MTL）煉鋼終點預測方法。首先，分析并提取煉鋼過程的輸入和輸出要素，結合煉鋼兩階段吹煉特點選擇多個子學習任務；其次，根據子任務與終點參數的相關性選擇合適的子任務，提升終點預測的準確度并構建多任務學習模型，再對模型輸出結果進行二次優化；最后，通過近端梯度算法對處理后的生產數據進行模型訓練，獲取多任務學習模型的過程參數。以某鋼廠為案例，該方法相比神經網絡在終點溫度12℃誤差范圍內和終點含碳量0.010-10誤差內的準確度提升了10%，誤差范圍6℃和0. 005%的預測準確度分別提升了11%和7%。實驗結果表明，多任務學習在實際中能夠提升終點預測的準確性。
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